A SEO halott éljen az LLMO na de mit jelent az LLMO?

Sokakban ébred fel a kérdés mit jelent ez mozaik szó, hogy LLMO és mire való? Miért mondja mindenki, hogy meghalt a SEO és az LLMO lesz helyette vagy már van is.

Tisztázzuk az LLMO mozaik szó jelentését

Az egész angolul így szól  LLMO: large language model optimization, is a term we coined to refer to ensuring your business information is mentioned within a large language model (LLM)
Magyarul valahogy igy szól: Az LLMO  a Nagy Nyelvi Modellek Optimalizálása ( magyarul NNMO) egy olyan kifejezés, amelyet arra használunk, hogy biztosítsuk az üzleti információ pontos és tartalmas megemlítését a szövegben. (LLM).  ( NAGY NYELVI MODELL) Hát ez igy sem sikerült igazán hasznosra, de kibontjuk, aztán a végére értékes lesz meg hasznos. Haladjunk tehát tovább.

Ezek után akkor ki az az LLM az un. nagy nyelvi modellek? 

A nagy nyelvi modellek az elmúlt években jelentős figyelmet kaptak, mivel képesek jó minőségű szöveget generálni. Ezeket a modelleket különösen a keresőoptimalizálás (SEO) területén alkalmazták a webhelyek rangsorolásának és a keresési eredmények relevanciájának javítása érdekében.

Mik azok a nagy nyelvi modellek – LLMO?

A nagy nyelvi modellek a neurális hálózati modellek egy osztálya, amelyeket hatalmas mennyiségű szöveges adatra képeznek ki, hogy megtanulják a természetes nyelv mintáit és struktúráit. Ezek a modellek jellemzően ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek) és hosszú rövid távú memória (LSTM) egységek kombinációját használják, amelyek célja a bemeneti adatok hosszú távú függőségének rögzítése.
‍
A nagy nyelvi modellek betanítási folyamata magában foglalja egy nagy szövegkorpusz, például könyv- vagy cikkgyűjtemény betáplálását a modellbe. A modell ezután megtanulja megjósolni a sorozat következő szavát az előtte lévő szavak alapján. Ez a folyamat sokszor megismétlődik, miközben a modell fokozatosan javítja előrejelzéseit, és megtanulja megragadni a természetes nyelv mintáit és struktúráit.

A modell betanítása után számos nyelvi feladatra alkalmazható, például szöveggenerálásra , gépi fordításra és szövegösszegzésre . Például egy nagy nyelvi modell használható szövegbekezdés létrehozására egy adott téma vagy prompt alapján, vagy egy mondat egyik nyelvről a másikra való lefordítására.

Az elmúlt években a nagy nyelvi modellek lenyűgöző teljesítményt értek el számos benchmark és értékelés során, beleértve a Turing-tesztet, amely azt méri, hogy egy modell képes-e emberszerű szöveget generálni.

A nagy nyelvi modellek teljesítményének másik mércéje az, hogy képesek koherens és koherens szöveget generálni. Ebben a tekintetben a nagy nyelvi modellek is lenyűgöző teljesítményt mutattak. Például a GPT-3 nevű modell, amelyet az OpenAI 2020-ban fejlesztett ki, képes volt olyan szöveget generálni, amely koherensebb és koherensebb, mint az emberek által ugyanabban a témában írt szöveg. Mostanra a GPT-4 egy szofisztikált és mindenre kiterjedő alapos fogalmazó és elemző képés is a részét alkotja a modellnek. Naponta használom magam is 2019-óta a teljes fejlődési palettát és elmondhatom: minden tekintetben okos, ha jól irányítjuk. A lényeg jó modell és a jó irányon múlik.

Összességében a nagy nyelvi modellek teljesítménye számos benchmarkon és értékelésen azt sugallja, hogy ezek a modellek képesek kiváló minőségű szöveg létrehozására, amelyet nehéz megkülönböztetni az ember által írt tartalomtól.

A Nagy Nyelvi modellek – LLMO miért változtatja meg radikálisan a Google és más keresők keresési találaltait?

Nézzünk bele abba, hogy a Nagy Nyelvi Modellek (LLM-ok), mint amilyen a GPT-4 is, milyen technikákkal formálják át a Google és más keresőmotorok találatait, és miért jelentenek ezzel radikális változást. Az LLM-ek betanítása és tesztelése igazi művészet, ahol szofisztikált algoritmusok, hatalmas adatmennyiségek és elképesztő számítási kapacitás áll egymással interakcióban.

Elképzelheted, hogy az LLM-ek kialakításának lényege abban áll, hogy rengeteg szöveges adatot „etetünk” a modellel. Mindez olyan, mintha a modell saját nyelvi laboratóriumában végezné a kísérleteit, megismerve a nyelv szerkezetét és mintázatait. Ez a felfedezőút, amit a modell saját maga tesz, a felügyelet nélküli tanulás példája. Vannak viszont esetek, amikor konkrét helyes nyelvi példákkal „irányítjuk” a tanulását, ez pedig a felügyelt tanulást jelenti.

Amikor a modell „végzett a tanulással”, jöhet a vizsga, vagyis a tesztelés, ahol az eddig megszerzett tudását mérik. Ekkor a modellt olyan adatokkal látnak el, amikkel még nem találkozott, és a model által generált eredményeket összehasonlítják ismert helyes válaszokkal vagy mércével. Így mérhető fel, hogy a modell mennyire érti a természetes nyelvet és mennyire képes generálni azt. Az eredmények alapján tudjuk, hol vannak hiányosságok, és hol szükséges a további fejlesztés.

A nagy nyelvi modellek tanításának és tesztelésének folyamatában számos módszert és technikát alkalmazhatunk, attól függően, hogy a modell milyen célkitűzéseket szolgál, és milyen erőforrások és technológiák állnak rendelkezésre. Gyakran alkalmazott technikák a keresztellenőrzés, amikor a modellt az adatok különböző részhalmazain tanítjuk és teszteljük, hogy ne tanuljon túl konkrét példákat, hanem általánosítson. A finomhangolás technikája esetén a modellt először egy nagy adathalmazon tanítjuk, majd egy kisebb, specializáltabb adathalmazon finomítjuk a tudását.

Hogyan működik a Nagy Nyelvi Modellek – LLMO képzése és tesztelése, valamint hogyan hatnak a Google és más keresők keresési találataira?

Tudod, képzelj el egy hatalmas, teljesen új világot, ahol milliárdok és milliárdok szavak, mondatok és gondolatok vannak. Itt élnek a Nagy Nyelvi Modellek, mint a LLMO, és dolguk az, hogy megértsék és lefordítsák ezt a nyelvi világot. Hogyan képezik őket? Nos, először is, rengeteg szöveget etetünk nekik. Mindent, amit csak találhatunk, a regényektől a híreken és blogokon át a tudományos cikkekig. Minél több szöveget olvasnak, annál jobban megismerik a nyelvünket: a szavak jelentését, a mondatok szerkezetét, a nyelvi mintákat.

Az LLMO-k képzése többféle formában történhet. Néha, mint a kíváncsi kisgyermek, hagyjuk, hogy maguk fedezzék fel a világot. Ezt felügyelet nélküli tanulásnak hívjuk, és segít nekik abban, hogy önállóan fedezzék fel a szövegben rejlő mintákat és összefüggéseket. Néha viszont expliciten megtanítjuk nekik a nyelvi szabályokat, ez a felügyelt tanulás.

Aztán, amikor már elég okosaknak érezzük őket, teszteljük őket. Olyan szövegeket adunk nekik, amiket még sosem láttak, és megnézzük, hogy mennyire jók a válaszaik. Ez a folyamat segít nekünk abban, hogy megértsük, mennyire képesek a nagy nyelvi modellek megérteni és generálni a nyelvet, és hol vannak még hiányosságaik.

De ez még nem minden! Ahhoz, hogy az LLMO-k még jobbak legyenek, további trükköket is alkalmazunk. Például a keresztellenőrzést, ahol a modellt különböző adatokon teszteljük, hogy biztosak legyünk abban, hogy nem csak konkrét példákat tanul meg, hanem általánosít is. Vagy a finomhangolást, amikor a modellt először egy nagy adathalmazon képezzük, majd egy kisebb, specifikus adatkészleten csiszoljuk.

Hogyan alkalmazhatók a nagy nyelvi modellek LLMO a SEO-ban? 

Szóval, képzeld el, hogy az erős nyelvi modellek – mint egy igazi világbajnok nyelvcsodálók – segítenek neked abban, hogy a weboldalad tartalma pompásan jól szerepeljen a Google keresésekben. Ezek a csodálatos modellek annyira okosak, hogy megértik a Google kereső szereti látni a szövegekben, így képesek úgy tartalmat gyártani, ami meglepően jól teljesít a keresési rangsorokban.

Hogyan csinálják ezt? Nos, mondjuk van egy kulcsszavad, ami fontos a weboldalad számára, például a „kutyakiképzés”. Ezek a nyelvi modellek, ha sok szöveggel etetjük őket, amiben ez a kulcsszó szerepel, megtanulják, hogyan írjanak a témában úgy, hogy az eredmény magas helyezést érjen el a Google keresésekben.

Még egy példa? Oké, tegyük fel, hogy az egészség és a wellness a weboldalad fő témája. Nos, ha a nyelvi modelleket sok ilyen témájú szöveggel etetjük, akkor képesek lesznek olyan tartalmat írni, ami nem csak a Google szerint jó, de az olvasóid számára is informatív és érdekes.

És ha ez még nem lenne elég, ezek a nyelvi modellek még abban is segíthetnek, hogy a weboldalad jobban szerepeljen a Google keresési eredményekben. Azt mondhatnánk, hogy képesek kiszedni a lényeget a weboldalad tartalmából, és segítenek a Google-nek, hogy még relevánsabb találatokat adjon a felhasználóknak.

Szóval, a nyelvi modellek, ha jól használod őket, nagyon hatékony eszközök lehetnek a SEO stratégiádban!

A nagy nyelvi modellek LLMO kihívásai és korlátai a SEO-ban: okos de veszélyes eszköz, avagy a tudás nem csak hatalom

Bár a nagy nyelvi modellek nagymértékben javíthatják a SEO stratégiák hatékonyságát, számos kihívást és korlátot is figyelembe kell venni.
‍Az egyik kihívás a nagy nyelvi modellek képzésének költsége és összetettsége. Ezek a modellek hatalmas mennyiségű adatot és számítási erőforrást igényelnek a hatékony képzéshez, ami sok szervezet számára megfizethetetlenül költséges lehet.

Emellett etikai és jogi aggályok is felmerülnek a nagy nyelvi modellek SEO-ban történő használatával kapcsolatban. Például aggodalomra ad okot, hogy ezeket a modelleket fel lehet használni félrevezető vagy megtévesztő tartalom létrehozására, vagy a keresőmotorok rangsorolásának tisztességtelen vagy etikátlan módon történő manipulálására. Aggodalomra ad okot az is, hogy ezeket a modelleket nagy mennyiségű automatizált tartalom előállítására lehet használni, ami hatással lehet a weben található tartalom minőségére és sokszínűségére.

Bár a nagy nyelvi modellek nagymértékben javíthatják a SEO stratégiák hatékonyságát, számos kihívást és korlátot is figyelembe kell venni, számolni kell az emberi elme jó és kevésbé jó megoldásaival. A tudás hasznos értéke és akár kriminalizálása is megkezdődik, mint minden más sajátságos üzleti modellben.